A $d$-defective $c$-coloring of a graph $G=(V,E)$ is a coloring of the nodes $V$ with $c$ colors such that every node has at most $d$ neighbors of the same color. Distributed algorithms for computing different variants of defective coloring are at the core of most deterministic state-of-the-art distributed coloring algorithms, and they are also an important tool in many other distributed graph algorithms. In several cases, the overall complexity could be improved if some version of defective coloring could be solved more efficiently. Barenboim and Elkin [STOC '09] introduced a two-pass greedy algorithm that uses $p^2$ colors with defect $\lfloor Δ/p\rfloor$ in $O(Δ+\log^{\ast} n)$ rounds. This remains the best defect/color tradeoff for $O(\log^{\ast} n)$-time algorithms in bounded-degree graphs. This paper expands the capabilities of this two-pass algorithm. First, we generalize it to the \emph{list defective coloring} problem (Fuchs and Kuhn, [DISC '23]). Consequently, we obtain an alternative algorithm for computing a proper $(Δ+1)$-coloring in $\tilde{O}(\sqrtΔ) + O(\log^{\ast} n)$ rounds in the CONGEST model. Second, we analyze a generalized two-pass algorithm for standard defective colorings. We prove that if the number of colors $c$ is not a perfect square, we can improve the state-of-the-art defect for distributed $c$-colorings by a constant factor in most cases. However, we also prove a limitation: for any $c\geq 1$, this generalized algorithm cannot achieve a $c$-coloring with defect below $(1-o(1))\cdotΔ/\sqrt{c}$.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【知识图谱@ACL2020】Knowledge Graphs in Natural Language Processing
专知会员服务
66+阅读 · 2020年7月12日
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
31+阅读 · 2020年6月22日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
综述:Image Caption 任务之语句多样性
PaperWeekly
22+阅读 · 2018年11月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26日
Generative Adversarial Text to Image Synthesis论文解读
统计学习与视觉计算组
13+阅读 · 2017年6月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 8月28日
Arxiv
0+阅读 · 7月29日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
2+阅读 · 20分钟前
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
12+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
【知识图谱@ACL2020】Knowledge Graphs in Natural Language Processing
专知会员服务
66+阅读 · 2020年7月12日
相关资讯
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
31+阅读 · 2020年6月22日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
综述:Image Caption 任务之语句多样性
PaperWeekly
22+阅读 · 2018年11月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26日
Generative Adversarial Text to Image Synthesis论文解读
统计学习与视觉计算组
13+阅读 · 2017年6月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员